基于改进粒子群优化算法的电力系统无功优化算法研究



基于改进粒子群优化算法的电力系统无功优化算法研究

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基于改进粒子群优化算法的电力系统无功优化算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-7页
目录	第7-10页
第一章绪论	第10-18页
· 引言	第10-11页
· 无功优化的研究现状	第11-12页
· 无功优化问题的特点	第11-12页
· 无功优化问题的数学模型	第12页
· 无功优化问题的求解方法	第12-17页
· 常规优化算法	第12-15页
· 人工智能方法	第15-17页
· 本文主要工作	第17-18页
第二章粒子群优化算法	第18-30页
· 引言	第18页
· 粒子群优化算法基本思想	第18-21页
· 粒子群算法基本原理	第18-20页
· PSO算法基本步骤	第20-21页
· 粒子群算法控制参数分析	第21-23页
· PSO算法的设计原则及步骤	第23-25页
· 粒子群算法缺陷	第25-26页
· PSO算法的应用	第26-27页
· 本章小结	第27-30页
第三章基于AC-PSO算法的无功优化研究	第30-46页
· 引言	第30-31页
· 无功优化数学模型	第31-33页
· 目标函数	第31页
· 功率潮流约束	第31-32页
· 约束条件的处理	第32-33页
· 潮流计算	第33页
· 自适应粒子群优化算法(APSO)	第33-35页
· 粒子群算法的参数选择与优化	第33-34页
· 自适应惯性权重法	第34页
· 变学习因子法	第34-35页
· 混沌算法简述	第35-38页
· 基于AC-PSO算法的电力系统无功优化	第38-44页
· AC-PSO算法中的几个关键环节	第38-40页
· 算法步骤	第40-41页
· 算例及分析	第41-44页
· 本章小结	第44-46页
第四章基于AF-RMPSO算法的无功优化研究	第46-60页
· 引言	第46页
· AF-PSO粒子群优化算法	第46-47页
· RM-PSO粒子群优化算法	第47-49页
· 改进粒子群算法的性能分析与评价	第49-54页
· 测试函数	第49-51页
· 测试结果对比分析	第51-54页
· 算例分析	第54-58页
· 小结	第58-60页
第五章基于AC-RMPSO算法的多目标无功优化研究	第60-74页
· 引言	第60页
· 模糊多目标优化理论	第60-62页
· 多目标无功优化的数学模型及模糊解法	第62-68页
· 电压稳定分析方法	第62-64页
· 奇异值指标的数学模型	第64-65页
· 多目标无功优化模型	第65-66页
· 多目标无功优化的模糊解法	第66-68页
· 算法步骤	第68-69页
· 算例分析	第69-73页
· IEEE30节点算例	第69-71页
· IEEE118节点算例	第71-73页
· 小结	第73-74页
第六章总结与展望	第74-76页
· 总结	第74-75页
· 展望	第75-76页
参考文献	第76-82页
致谢	第82-84页
攻读学位期间发表的学术论文	第84-86页
附录	第86页

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